BMW Group y Mistral AI se han asociado para impulsar el uso de la inteligencia artificial en la simulación de choques. El objetivo es mejorar la calidad, precisión y velocidad en tareas complejas de ingeniería. Esta colaboración representa un primer paso para escalar la inteligencia artificial específica de dominio a otras áreas del desarrollo vehicular y la cadena de valor de BMW Group.

“Para BMW Group, el uso de datos industriales es un factor clave para traducir la inteligencia artificial en creación de valor,” dijo el Dr. Franz Decker, CIO y vicepresidente senior de BMW Group. “Al combinar nuestros conjuntos de datos de ingeniería con las capacidades de entrenamiento de modelos de Mistral AI, estamos construyendo una inteligencia artificial especializada que apoya tareas complejas de desarrollo.”

Complejidad y volumen de datos en la simulación de choques
La magnitud y complejidad de la simulación de choques en BMW Group subrayan la necesidad de una IA específica de dominio. Cada semana, la empresa realiza miles de simulaciones virtuales de choques, generando enormes cantidades de datos de ingeniería. Con el tiempo, esto ha resultado en un conjunto histórico de datos de simulación de choques de más de un petabyte. Esto proporciona una visión altamente detallada sobre las estructuras de los vehículos y el comportamiento de los materiales, formando una base única para entrenar un modelo industrial de inteligencia artificial.

“Mientras la IA industrial se convierte en la nueva frontera de la inteligencia artificial, nos enorgullece asociarnos con BMW Group,” dijo Marjorie Janiewicz, directora de ingresos de Mistral AI. “Esta colaboración muestra cómo los modelos de IA específicos para la industria pueden ayudar a resolver desafíos complejos de ingeniería como la simulación de choques.”

Modelos industriales a gran escala como base técnica
Para escalar este enfoque, BMW Group se enfoca en los llamados Modelos Industriales a Gran Escala (LIM, por sus siglas en inglés). Estos son sistemas de IA entrenados con datos específicos de ingeniería y simulación de la industria, provenientes del desarrollo de vehículos y pruebas de seguridad. A diferencia de los sistemas de IA de propósito general, los LIM incorporan el conocimiento específico del dominio directamente en el modelo de IA. Esto requiere no solo datos industriales, sino también profunda experiencia en el dominio y entornos técnicos que permitan a los sistemas de IA aprender directamente de los procesos de desarrollo de BMW.

Esta asociación destaca la importancia de los datos industriales para la próxima fase de creación de valor basada en datos y fortalece el ecosistema de IA e innovación de BMW Group.